腦機接口撬動新經濟增長　補齊語言模型基座成關鍵

（記者　張蘇慧）據央視報道，腦機接口是“十五五”期間我國要著重發力的未來產業之一。在上海，已經集聚近60家腦機接口企業，搭建起從核心器件研發、技術攻關、臨床轉化驗證到商業化落地的全鏈條產業生態。上海是全國腦機接口產業加速布局的一個縮影。未來，隨著更多跨界力量的支持和政策持續賦能，腦機接口也將成為撬動新經濟增長的重要支點，在這場前沿科技的競速中，中國正奮力跑出加速度。

政策賦能，腦機接口產業商業化加速

（圖片來源：攝圖網）

國家層面的戰略布局為腦機接口產業按下了“快進鍵”。“十五五”規劃明確提出要“前瞻布局未來產業”，推動腦機接口等成為新的經濟增長點。2026年政府工作報告更是首次將腦機接口與量子科技、具身智能、6G并列，明確為國家重點培育的未來產業。這一系列頂層設計，標志著腦機接口已從學術探索和科學論證階段，正式邁入應用試驗和產業化發展的新階段。

此前，工業和信息化部等七部門聯合印發《關于推動腦機接口產業創新發展的實施意見》，為技術創新和行業發展進行前瞻謀劃，提出了到2027年關鍵技術取得突破、到2030年綜合實力邁入世界前列的清晰目標。各地同步跟進，上海等城市集聚產業資源，推動技術從實驗室走向市場，政策紅利持續釋放，推動產業商業化進程不斷提速。國家醫保局也同步設立了侵入式腦機接口相關的醫療服務價格項目，為技術臨床應用掃清了支付障礙。

腦機接口缺個“龍蝦池”

盡管產業發展勢頭迅猛，但隱憂與短板同樣突出。清華大學長聘教授、中國神經工程及腦機接口學科的主要創建者高小榕指出，當前腦機接口領域最缺的是類似英偉達CUDA的并行計算生態，即基礎性的“基座”建設尚未完成。他形象地比喻道：“就像要建一個‘龍蝦池’——我們建好‘龍蝦池’之后，大家就可以‘養龍蝦’了。”這個比喻直白地點出了產業缺乏底層通用支撐平臺的核心問題。

目前，整個行業仍處于“各自為戰”的狀態。企業和技術團隊往往需要從最底層的信號采集、數據處理、算法模型開始搭建，重復投入大量“臟活累活”，而無法在一個通用的、高性能的基礎設施上快速開發上層應用。這嚴重制約了創新效率和應用普及速度。正如語言模型的發展路徑所示，在百花齊放的應用爆發之前，必須有人先把Transformer等基礎模型和算力設施打好。腦電信號的分析與理解同樣如此，它極其微弱、復雜且個體差異大，需要處理海量數據才能訓練出具有強泛化能力的模型。沒有統一的“基座”，就很難形成繁榮的開發者生態和規模化應用場景。

建好“龍蝦池”，筑牢腦電大模型基座

建好“龍蝦池”即腦電大模型基座，需配齊數據、算法、算力和應用場景四大要素。

數據是基石。訓練真正具有跨任務能力的腦電大模型，必須依賴長期積累的規模化、結構化、高質量數據。例如，華山醫院與相關團隊構建的iBRAIN數據集，就被視為推動中國腦機接口邁向應用的關鍵“數據基座”。高小榕所在的團隊也從2010年舉辦腦機接口比賽開始，積累了大量的腦電數據，為基座建設提供了寶貴資源。

算法是引擎。隨著人工智能大模型技術的興起，腦電分析正迎來范式轉變。通過構建參數量超十億級、具備多任務遷移能力的預訓練模型（即腦電大模型），可以實現從海量異構數據中學習通用神經表征，再通過微調適配特定任務。基于Transformer架構的腦電大模型，如LaBraM、EEGFormer等，已經能夠高效捕捉腦電信號的時空特征，在異常檢測、情緒識別、語言解碼等多個下游任務上展現出卓越性能。巖思類腦基于高質量數據訓練的50億參數腦電大模型，甚至實現了僅用54字訓練即可外推解碼近2000中文的突破，讓漸凍癥等失語患者“重新說話”成為可能。

算力是支撐，應用場景是方向。強大的算力是訓練和運行這些大模型的前提。同時，清晰的應用場景牽引著基座發展的方向。目前，醫療健康無疑是最成熟也最迫切的應用領域，涵蓋神經修復、功能代償、疾病篩查等。而腦電大模型的真正力量在于其“一基座，多場景”的通用性與擴展性。同一套預訓練模型經過微調，便能支撐起差異巨大的應用，未來將向消費電子、智能家居、交互娛樂等更廣闊的萬億級市場延伸。